这份路线把 pp-Echo 当作一门 Agent 工程课来读。每天先运行 mini-pp-echo/ 里的小脚本，再回到完整工程看真实实现。
每天建议按同一个节奏走：
- 先运行当天的 mini 示例，确认机制能跑起来。
- 再读完整工程源码，找到真实项目中对应的边界条件。
- 对照流程图，把“模型决定”和“工程约束”分开看。
- 最后做一个小作业，把机制改一点点。
| Day | 主题 | 文章 |
|---|---|---|
| Day 1 | Agent Loop 是怎么跑起来的 | day01-agent-loop.md |
| Day 2 | Tool Registry 与工具调用 | day02-tool-registry.md |
| Day 3 | 文件读写、Patch 与代码修改 | day03-file-edit.md |
| Day 4 | Approval Gate 与安全策略 | day04-approval-gate.md |
| Day 5 | Session、Timeline 与 Checkpoint | day05-session-checkpoint.md |
| Day 6 | Memory 检索与上下文注入 | day06-memory.md |
| Day 7 | MCP、Browser 与 SubAgent 扩展 | day07-mcp-browser-subagent.md |
教学最小版不需要真实 LLM API：
python mini-pp-echo/01_loop.py完整工程建议先确认 CLI 可以加载：
set PYTHONPATH=src
python -m pp_agent.cli.main --help如果要真实对话，再配置模型 key：
set PP_AGENT_API_KEY=your_api_key
python -m pp_agent.cli.main chat这 7 天不是按功能菜单组织，而是按一个本地编程 Agent 从小到大的工程演化组织：
- Day 1 先有 loop。
- Day 2 把能力封装成工具。
- Day 3 让工具能改文件。
- Day 4 给高风险动作加审批。
- Day 5 给会话和代码状态加回退。
- Day 6 给 Agent 加记忆。
- Day 7 接入外部能力和受控子任务。
读完后，你应该能说清楚：一个 Claude Code / Cursor 式本地 Agent，除了 LLM 调用之外，还需要哪些工程层。